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申请/专利权人：中林信达(北京)科技信息有限责任公司
摘要：一种基于主动域适应学习的雾天目标半自动标注方法，属于目标检测领域，包括：构建雾天仿真数据集；构建并训练深度监督的目标检测网络；获取雾天仿真数据集特征集合和待标注雾天数据集特征集合；获取雾天仿真数据集的特征表示和待标注雾天数据集的特征表示；挑选待标注雾天数据集中包含代表性特征的样本集合；对挑选出的待标注雾天数据集代表性样本集合进行人工标注，将人工标注后的样本集合与雾天仿真数据集合并后微调目标检测网络；利用微调后的目标检测网络预测剩余的待标注雾天数据集一般性样本，人工对待标注雾天数据集预测结果进行分析校准。本发明具有效率高、成本低、人工依赖低、标注的一致性和精确性高等优点。
主权项：1.一种基于主动域适应学习的雾天目标半自动标注方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对齐正常天气数据集与待标注雾天数据集的类别；基于大气散射模型，生成雾天仿真数据集；步骤二：构建并训练深度监督的目标检测网络；步骤三：分别获取雾天仿真数据集特征集合和待标注雾天数据集特征集合；分别获取雾天仿真数据集的特征表示和待标注雾天数据集的特征表示；挑选待标注雾天数据集中包含代表性特征的样本集合；步骤四：对步骤三中挑选出的待标注雾天数据集代表性样本集合进行人工标注，将人工标注后的样本集合与雾天仿真数据集合并后微调目标检测网络；步骤五：利用微调后的目标检测网络预测剩余的待标注雾天数据集一般性样本，人工对待标注雾天数据集预测结果进行分析校准。
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百度查询： 中林信达(北京)科技信息有限责任公司 一种基于主动域适应学习的雾天目标半自动标注方法
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